LMStudio-MCP 服务器

一个模型控制协议（MCP）服务器，允许 Claude 通过 LM Studio 与本地运行的大型语言模型（LLM）进行通信。

概述

LMStudio-MCP 创建了一个桥梁，连接 Claude（具备 MCP 功能）和你本地运行的 LM Studio 实例。这使得 Claude 能够：

• 检查 LM Studio API 的健康状态
• 列出所有可用模型
• 获取当前加载的模型
• 使用你的本地模型生成完成词

这样你可以将 Claude 的能力与自己的私有模型相结合，充分利用本地运行的模型。

先决条件

• Python 3.7+
• 已安装并正在运行的 LM Studio
• 模型已加载到 LM Studio
• 具备 MCP 访问权限的 Claude
• 必要的 Python 包（见安装）

安装

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP.git
   cd LMStudio-MCP
   

2. 安装所需的包：

   pip install requests "mcp[cli]" openai
   

MCP 配置

为了使 Claude 连接到此桥梁，你需要正确配置 MCP 设置。你可以：

1. 直接从 GitHub 使用：

   {
     "lmstudio-mcp": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP"
       ]
     }
   }
   

2. 使用本地安装：

   {
     "lmstudio-mcp": {
       "command": "/bin/bash",
       "args": [
         "-c",
         "cd /path/to/LMStudio-MCP && source venv/bin/activate && python lmstudio_bridge.py"
       ]
     }
   }
   

有关详细的 MCP 配置说明，请参阅 MCP_CONFIGURATION.md。

使用方法

1. 启动你的 LM Studio 应用程序并确保其在 1234 端口上运行（默认端口）

2. 在 LM Studio 中加载一个模型

3. 如果是本地运行（不使用 uvx），启动 LMStudio-MCP 服务器：

   python lmstudio_bridge.py
   

4. 在 Claude 中，当提示时选择 "lmstudio-mcp" 连接到 MCP 服务器

可用功能

该桥梁提供以下功能：

• health_check(): 验证 LM Studio API 是否可访问
• list_models(): 获取 LM Studio 中所有可用模型的列表
• get_current_model(): 确定当前加载的模型
• chat_completion(prompt, system_prompt, temperature, max_tokens): 使用你的本地模型生成文本

已知限制

• 部分模型（例如 phi-3.5-mini-instruct）可能存在问题
• 仅支持文件大小不超过 20MB 的模型
• 对于较大的模型，加载时间可能会较长

故障排除

如果遇到问题，请检查以下内容：

1. 确保 LM Studio 已正确安装并运行在默认端口（1234）
2. 检查是否有任何防火墙或网络限制阻止访问该端口
3. 验证模型是否已成功加载到 LM Studio
4. 查看 LM Studio 的控制台输出以获取更多信息

有关更多详细信息，请参阅 故障排除指南。

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